王
王耀威 (Yaowei Wang)
H指数:47
被引数:8,954
个人简介
"教育背景 2000.09至2005.07 中国科学院研究生院,计算机应用,博士 1997.09至2000.03 河北工业大学,计算机科学与技术系,计算机应用,硕士 1993.09至1997.06 河北工业大学,计算机科学与技术系,计算机应用,学士 任职经历 2019.05至今 鹏城实验室人工智能研究中心,智能交通总师,副研究员 2009.01至今 北京大学数字视频编解码技术国家工程实验室,客座副研究员 2019.03至2019.05 北京大学深圳研究生院,特聘研究员 2018.03至2019.05 鹏城实验室人工智能研究中心,智能交通总师,双聘副研究员 2005.07至2019.03 北京理工大学,讲师 2014.08至2015.08 伦敦玛丽女王大学,访问学者"
教育背景
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工作经历
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荣誉奖项
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通过平衡实例自适应防御高效对抗对抗训练的过拟合
EPRBench:基于事件流视觉场景识别的高质量基准数据集
无训练的上下文自适应注意力机制用于高效长上下文建模
利用具有时序感知适应的视觉-语言预训练模型进行指代视频对象分割
基于上下文模型预测生成:从语言模型到物理学的开放词汇运动合成
解耦的梯度引导分层用于资源高效的多模态数据剪枝
重新思考云与设备模型之间的知识差距以实现有效协同适应
DiRIC:用于高效低码率图像压缩的扩散先验细化
基于高效Transformer网络的单一高光谱图像超分辨率
Information Fusion
IF15.5
对抗性语义和标签扰动攻击用于行人属性识别
去中心化:基于密度中心引导的感知增强用于无人机目标检测
后向兼容学习中的原型扰动以放松对齐约束
在动态变化环境中利用对比学习的类增量云-设备协同适应
EinsPT: 视觉基础模型的高效实例感知预训练
基于显著性的视觉跟踪器对抗攻击
PRD3M:基于扩散模型的原型表示数据集蒸馏
城市间相关性学习用于交通预测
通过自生成先验的深度条件图像压缩
Neurocomputing
IF6.5
时空侧调预训练基础模型用于基于视频的人行属性识别
基于双注意力机制的提示生成与催化方法研究:面向实例级持续学习
Pattern Recognition
IF7.6

